Artículo

Yield prediction and inbreeding of maize synthetics generated with lines and single crosses

classic probability

Predicción de rendimiento y endogamia de sintéticos de maíz generados con líneas y cruzas simples

probabilidad clásica

Universidad Autónoma Chapingo (México) enviar el email al autor
Universidad Autónoma Chapingo (México)
Universidad Autónoma Chapingo (México)


Publicado en el en Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias (Vol. 45, no. 2)
Institución Editora: Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Centro Coordinador de Ediciones Académicas Idioma: Inglés


Resumen:

Inglés
reduce costs and labor associated with predicting the genotypic mean (GM) of a synthetic variety (SV) of maize (Zea mays L.), breeders can develop SVs from L lines and s single crosses (SynL,SC) instead of L+2s lines (SynL). The objective of this work was to derive and study formulae for the inbreeding coefficient (IC) and GM of SynL,SC, SynL, and the SV derived from (L+2s)/2 single crosses (SynSC). All SVs were derived from the same L+2s unrelated lines whose IC is FL, and each parent of a SV was represented by m plants. An a priori probability equation for the IC was used. Important results were: 1) the largest and smallest GMs correspond to SynL and SynL,SC, respectively; 2) the GM predictors with the largest and intermediate precision are those for SynL and SynL,SC, respectively; 3) only when FL=1, or m is large, SynL and SynSC are the same population, but only with SynSC prediction costs and labor undergo the maximum decrease, although its prediction precision is the lowest. To determine the SV to be developed, breeders should also consider the availability of lines, single crosses, manpower and land area; besides budget, target farmers, target environments, etc.

Español
Para reducir costos y trabajo para predecir la media genotípica (GM) de una variedad sintética (SV) de maíz (Zea mays L.), se puede desarrollar SVs con L líneas y s cruzas simples (SynL,SC) en lugar de L+2s líneas (SynL). El objetivo de este trabajo fue derivar y estudiar fórmulas para el coeficiente de endogamia (IC) y la GM del SynL,SC, SynL y de la SV derivada con (L+2s)/2 cruzas simples (SynSC). Las SVs fueron generadas con las mismas L+2s líneas no emparentadas, con IC igual a FL. Cada progenitor se representó por m plantas. Se usó el concepto de probabilidad a priori para derivar fórmulas para IC. Resultados importantes fueron: 1) las GMs mayor y menor corresponden a SynL y SynL,SC, respectivamente, 2) la mayor mayor e intermedia precisiones para estimar GM, respectivamente, se obtienen con SynL y SynSC, y 3) solo cuando FL=1 o m es grande, SynL y SynSC son la misma población, pero SynSC, requiere menos trabajo y costos para la predicción aunque esta es menor. Para determinar qué SV desarrollar, se debe considerar también la disponibilidad de líneas, cruzas simples, mano de obra y área experimental; además de presupuesto, y ambientes y usuarios potenciales, etc.


Disciplinas:
Ciencias agrarias

Palabras clave:
Agricultura marginal - - Estabilidad genotípica - Población en apareamiento aleatorio - Genes idénticos por descendencia - Genotypic stability - Identical by descent genes

Descriptores:
AGRICULTURA DE BAJO CONSUMO - FITOMEJORAMIENTO - APAREAMIENTO AZAR - LOW INPUT AGRICULTURE - PLANT BREEDING - RANDOM MATING

descargar pdf


Licencia Creative Commons

Este obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Unported.
Conozca más sobre esta licencia >

Cómo citar este artículo:

Sahagún-Castellanos, Jaime; Rodríguez-Pérez, Juan E.; Escalante-González, José L. (2013) "Yield prediction and inbreeding of maize synthetics generated with lines and single crosses: classic probability". En: Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias, Vol. 45, no. 2, p. 75-84.
Dirección URL del artículo: https://bdigital.uncu.edu.ar/6060.
Fecha de consulta del artículo: 25/11/24.
Cómo incrustar el enlace a este documento en tu sitio

<iframe src="https://bdigital.uncu.edu.ar/app/widget/?idobjeto=6060&tpl=widget" width="420px" frameborder="0" ></iframe>